公开(公告)号：CN119901493A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510396100.9

申请日：2025-03-31

Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司

Inventor： 黄嘉谞 ,  胡勇 ,  曾志生 ,  彭六保 ,  佟文杰 ,  万富安

IPC: G01M13/04 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/22 ,  G01M13/045 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的轴承故障预测评估系统，涉及智能故障诊断与预测技术领域，所述系统包括数据采集模块，用于从实时监控数据中提取轴承运行特征向量，数据增强与训练模块，用于通过数据增强技术生成扩展样本集，并利用该样本集训练深度学习模型，得到故障预测模型，在线校准模块，用于根据实时监控数据与历史数据对故障预测模型进行在线校准，输出优化后的异常检测指标，阈值调整模块，用于根据优化后的异常检测指标，动态调整异常检测阈值；该基于数据增强的轴承故障预测评估系统，避免了由于未及时发现故障而导致的设备停机和生产效率下降，有助于降低维修成本并延长设备使用寿命，显著提高工业设备的整体可靠性和生产效率。

公开(公告)号：CN117763335A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311796867.8

申请日：2023-12-25

Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司

Inventor： 彭六保 ,  胡勇 ,  曾志生 ,  邴奇 ,  佟文杰 ,  徐凌鹏 ,  黄嘉谞

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请实施例公开了一种基于大模型的设备故障预测方法，属于机械振动信号分析领域，包括以下步骤：采集振动信号样本，并将采集的振动信号样本进行特征提取，使用Boosting算法对提取处理后的特征数据进行训练计算，得到Boosting算法模型，并部署Boosting算法模型；获取设备的维修记录及历史报告信息，利用自然语言处理技术解析文字信息提取设备故障特征、维修保养的建议，使用长短期记忆网络对提取的文本信息进行训练计算；本申请在分析监测过程中，基于故障振动信号信息和设备维修信息，利用Boosting算法模型结合长短期记忆网络方法构造大模型，实现现场多模态数据的融合，提高设备故障诊断和预测性维护效果。

公开(公告)号：CN119939481A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510422395.2

申请日：2025-04-07

Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司

Inventor： 胡勇 ,  彭六保 ,  曾志生 ,  邴奇 ,  佟文杰 ,  黄嘉谞

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种基于设备基频预测的设备基频数据生成系统及方法，其中系统包括数据采集模块、异常筛分模块、权重配置模块和基频预测模块。其中，数据采集模块用于获取多种运行工况下的振动信号及基频数据；异常筛分模块用于识别并剔除基频数据中的异常值；权重配置模块用于根据工况特征和异常数据分析结果配置训练权重；基频预测模块用于训练基频预测器并生成目标设备的基频数据。本申请解决了现有技术中转动设备基频数据采集过程中存在异常数据干扰、不同工况下数据可靠性差异大导致基频预测精度低的技术问题，达到了通过工况特征驱动的异常数据筛分和差异化权重配置，提高设备基频预测精度和鲁棒性的技术效果。